Nota estadística Asociación entre variables: correlación no

Nota estadística
Asociación entre variables:
correlación no paramétrica
Jorge Camacho-Sandoval
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Resumen
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Se describe la forma de estimar el coeficiente de correlación de Spearman y las condiciones
en que resulta apropiada su utilización. También se describe como realizar una prueba de hipótesis
para determinar si el coeficiente estimado es significativamente distinto de cero.
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Abstract
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A description is made on how to estimate the Spearman correlation coefficient and in what
conditions it is appropriate to use it. Also, how to make hypotheses tests to determine if the
estimated coefficient is significantly different from zero is described.
En el número anterior (ACM 50: 94-96) se hizo referencia al análisis de correlación lineal
entre dos variables cuantitativas, conocido como el análisis de correlación de Pearson. Ese
método requiere, cuando se desea hacer pruebas de hipótesis o estimar intervalos de confianza
del coeficiente de correlación, como es usual, que las variables tengan una distribución normal
bivariada.
¿Qué pasa cuando las variables no tienen una distribución normal bivariada? Eso ocurre, por
ejemplo, cuando una o ambas variables se miden en una escala ordinal o de intervalo. Para ese
caso existen pruebas que no exigen ese requisito. Dos de ellas son las pruebas de Spearman y de
Kendall; ambas utilizan, en vez de los valores de las variables, sus rangos, es decir, el número de
orden del valor de cada observación de la variable dentro del conjunto de observaciones. La
prueba de Spearman tiene la ventaja de ser muy sencilla de calcular.
Para estimar el coeficiente de correlación de Spearman, primero se deben obtener los rangos
para cada una de las observaciones de ambas variables. Para ello se considera una variable y se
asigna el rango 1 al valor más pequeño, 2 al siguiente valor más pequeño y así sucesivamente
hasta llegar al rango n que le corresponde a la observación con el valor más alto. Luego se repite
el procedimiento para la otra variable.
El coeficiente de correlación de Spearman, rS, se puede obtener con la siguiente fórmula:
Profesor del Programa de Maestría en Epidemiología, Posgrado en
Ciencias Veterinarias, UNA.
Correspondencia:
Correo electrónico:
[email protected]
ISSN 0001-6002/2008/50/3/144-146
Acta Médica Costarricense, ©2008
Colegio de Médicos y Cirujanos
144
En donde n es el número de casos o pacientes y d es la diferencia entre los rangos de las
variables para cada paciente o unidad de observación. No obstante, esa fórmula supone que no
hay valores repetidos, es decir que no hay 2 o más pacientes a los que les corresponda el mismo
rango para una misma variable. Si existen pacientes con valores repetidos, se les asigna a esos
pacientes el rango promedio y se usa una fórmula de cálculo alternativa.
AMC, vol 50 (3), julio-setiembre 2008
Cuadro 1. Puntuación de actividad motora en extremidades inferiores y balance en pacientes con
accidentes cerebro vasculares
Paciente
Actividad
Motora
(AM)
Balance
(B)
Rango
AM
1
30
12
2
11
1
3
30
4
20
5
Rango
B
(R. AM)2
(R. B)2
(R. AM) x
(R. B)
(R. AM)
- (R. B)
((R. AM)
- (R. B))2
17.5
15
306.25
225.00
262.50
2.5
6.25
4
1.5
16.00
2.25
6.00
2.5
6.25
14
17.5
18.5
306.25
342.25
323.75
-1
1
14
10
18.5
100.00
342.25
185.00
-8.5
72.25
30
6
17.5
7
306.25
49.00
122.50
10.5
110.25
6
30
14
17.5
18.5
306.25
342.25
323.75
-1
1
7
30
13
17.5
16
306.25
256.00
280.00
1.5
2.25
8
22
3
12
4.5
144.00
20.25
54.00
7.5
56.25
9
18
9
7
11.5
49.00
132.25
80.50
-4.5
20.25
10
20
9
10
11.5
100.00
132.25
115.00
-1.5
2.25
11
30
14
17.5
18.5
306.25
342.25
323.75
-1
1
12
3
2
2
3
4.00
9.00
6.00
-1
1
13
14
3
6
4.5
36.00
20.25
27.00
1.5
2.25
14
12
4
5
6
25.00
36.00
30.00
-1
1
15
6
1
3
1.5
9.00
2.25
4.50
1.5
2.25
16
24
10
13.5
14
182.25
196.00
189.00
-0.5
0.25
17
24
8
13.5
9
182.25
81.00
121.50
4.5
20.25
18
20
7
10
8
100.00
64.00
80.00
2
4
19
19
9
8
11.5
64.00
132.25
92.00
-3.5
12.25
20
2
9
1
11.5
1.00
132.25
11.50
-10.5
110.25
Suma
210
210
2850.00
2859.00
2638.25
432.50
A manera de ejemplo se considera un estudio que se
realizó para comparar herramientas de evaluación para
determinar la recuperación de pacientes que sufrieron
accidentes cerebro vasculares. Se evaluaron numerosas
variables, entre ellas el balance y la función motora de los
miembros inferiores. En ambos casos se asignó un puntaje,
con un máximo de 14 puntos para el balance y de 30 para la
actividad motora (http://www.statsci.org/data/oz/strokeass.
html).
En el estudio, cuyos datos se muestran en el Cuadro 1,
se observa que algunos pacientes tienen el mismo valor para
las variables en consideración, es decir, existen valores
repetidos. Por ejemplo, los pacientes 16 y 17 tienen un
puntaje en actividad motora de 24 y les corresponde la
posición o rango 13 y 14 si se ordenan los datos
ascendentemente; el rango promedio de esas dos
observaciones es 13.5, por lo tanto es el rango que se les
asigna a ambos pacientes para la variable correspondiente.
Uno de los objetivos del estudio puede ser determinar si
existe correlación entre ambas variables pero como éstas no
siguen una distribución normal bivariada, no es posible
utilizar la correlación de Pearson. Si se estima el coeficiente
de correlación de Spearman, utilizando la fórmula anterior,
se obtiene el siguiente valor:
6 (432.50)
203 20
0.675
Por otra parte, como existen valores repetidos en ambas
variables y para varios pacientes, es necesario introducir una
corrección o utilizar formas alternativas de cálculo. Existen
varias opciones, una de ellas es aplicar la fórmula utilizada
para obtener el coeficiente de correlación de Pearson, pero
utilizando los rangos en vez de los valores o puntajes de las
variables, como ya se mencionó.
145
Asociación entre variables / Camacho-Sandoval J
es:
De esa manera, el coeficiente de correlación de Spearman
Como se observa, los valores obtenidos por ambos
métodos son muy similares y pueden usarse indiferentemente
si el número de valores repetidos no es muy elevado. Si hay
muchos valores repetidos, es mejor utilizar la última forma
de cálculo.
Una vez estimado el coeficiente de correlación de
Spearman, es conveniente realizar una prueba de hipótesis
con la H0: rS=0; H1: rS≠0. Para decidir si se rechaza o no la
hipótesis nula (H0), se utiliza un valor crítico correspondiente
al nivel de significancia deseado. Esos valores se pueden
obtener en muchos textos o en la red (http://www.atozee.co.
uk/S151/spearman3.html). En el Cuadro 2 se muestran los
valores críticos para distinto número de casos y niveles de
significancia.
En el caso del ejemplo, para 20 pacientes y una prueba
de hipótesis con un nivel de significancia del 5%, el valor
crítico es 0.45. Como el valor estimado del coeficiente de
correlación de Spearman, 0.67, es superior al valor crítico,
se rechaza la hipótesis nula y se concluye que el coeficiente
de correlación es significativamente distinto de cero, es decir
que existe una asociación significativa entre la actividad
motora de las extremidades inferiores y el balance, en
pacientes que sufrieron accidentes cerebro vasculares.
Cuadro 2. Valores críticos para una prueba de dos
colas del Coeficiente de Correlación de Spearman
P=0.1
P=0.05
P=0.01
7
0.714
0.786
0.929
8
0.643
0.738
0.881
9
0.600
0.683
0.833
10
0.564
0.648
0.794
12
0.506
0.591
0.777
14
0.456
0.544
0.715
16
0.425
0.506
0.665
18
0.399
0.475
0.625
20
0.377
0.450
0.591
22
0.359
0.428
0.562
24
0.343
0.409
0.537
26
0.329
0.392
0.515
28
0.317
0.377
0.496
30
0.306
0.364
0.478
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Referencias
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1.
Camacho-Sandoval, J. Asociación entre variables cuantitativas:
análisis de correlación. Acta Médic Costarric 2008; 50: 94-96.
2.
Siegel, S. & Castellan, N. J. 1998. Estadística no paramétrica aplicada
a las ciencias de la conducta. 4ª Ed. Trillas, México. 437 p.
3.
Zar, J. 1999. Biostatistical Analysis. 4th Ed. Prentice Hall, New Jersey.
663 pp.
146
Valor crítico para α:
Número de
casos
AMC, vol 50 (3), julio-setiembre 2008